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RDX 공식블로그
Outsight, 다양한 제조업체 라이다 데이터를 전처리 할 수 있는 에지 컴퓨팅 장치 개발 본문
(2021.05.06.) 인식용 라이다 센서가 자율주행차 개발자에게 필수적인 기술이 되면서 보다 신뢰할 수 있는 솔리드 스테이트 라이다 센서 개발자를 비롯해 더 긴 범위에서 물체를 식별할 수 있는 기술개발자 등 기술개선을 위해 노력하는 기업이 수십 곳에 이른다. 그러나 라이다 센서를 사용하는 자율주행 차량 개발자의 과제 중 하나는 다른 인식 소프트웨어와 함께 사용할 수 있도록 대량의 원시 라이다 센서 데이터를 사전 처리하는 것이다. 또한 시중에는 다양한 기능과 사양을 가진 수십 개 회사의 다양한 라이다 센서가 있다.
프랑스 포토닉스 회사 Outsight가 이 부분의 해결책을 내놓았다. 이 회사는 라이다에 구애받지 않는 플러그 앤 플레이 에지 컴퓨팅 장치인 ALB (Augmented LiDAR Box)제품의 출시를 발표했다. ALB는 원시 3D 라이다 데이터 사용의 복잡성을 해결하여 애플리케이션 개발자 또는 통합자는 라이다 전문가가 될 필요가 없다. 이 소프트웨어는 사전 처리 소프트웨어를 통해 3D 라이다를 보다 쉽게 사용할 수 있다. ALB를 통해 고객은 원시 고해상도 포인트 클라우드 데이터와 사전 처리된 데이터를 모두 받을 수 있다. 원시 3D 공간 라이다 데이터를 이해하는 것은 매우 어려울 수 있으며, 이는 라이다 데이터에 의존하는 자율주행 차량 및 기타 시스템의 개발을 방해할 수 있다.
ALB는 로컬라이제이션 및 매핑, 3D SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), 객체 식별 및 추적, 세분화 및 분류를 포함하여 자율주행 차량의 거의 모든 애플리케이션에 일반적으로 필요한 포괄적인 기본 기능 세트를 제공한다. ALB는 에지 처리를 사용하며 ARM CPU만 필요하다. 또한 AI는 기계 학습에 의존하지 않으므로 전력 효율적이며 기계 학습 알고리즘에 대한 교육이나 주석 작업이 필요하지 않다.
라이다는 물체에서 반사되는 보이지 않는 레이저 광 펄스를 방출하여 작동한다. 반사된 빛은 라이다 포인트 클라우드로 알려진 환경의 3D 이미지를 렌더링하는 데 사용되며, 비행 시간을 측정하여 움직이는 물체의 속도와 방향을 결정할 수도 있다. 라이다는 자율주행 차량 개발자를 위한 필수 센서로, 도로에 대한 추가 시선 역할을 한다. 라이다는 종종 카메라 및 레이더 데이터와 결합되어 자율주행 차량에 대한 인식을 향상시킨다. 여러 라이다 센서의 데이터가 센서 융합을 사용하여 결합되면 차량 주변의 완전한 360도 인식 범위를 제공 할 수 있다.
ALB는 개발자가 Velodyne, Ouster, Hesai 및 Robosense를 포함한 모든 하드웨어 공급 업체의 라이다 데이터를 원활하게 사용할 수 있도록 해주는 최초의 실시간 라이다 소프트웨어 엔진으로, 이들 모두는 전략적 파트너십 계약을 체결하고 아웃사이트와 협력하고 있다. 아웃사이트의 ALB는 자율주행 차량만을 위한 것이 아니라 라이다를 사용하는 스마트 카메라와 같은 로봇 공학, 보안 및 감시 장비 등의 다른 응용 분야에 적용된다.
많은 기업들이 라이다 기술이 자율주행차에 대한 인식과 안전한 내비게이션을 제공하는 실시간 3D 공간 인텔리전스를 활용하기를 원하지만 원시 라이다 데이터를 처리하는 데 따른 복잡성을 처리하고 싶어하지 않는다. 또한 수십 개의 하드웨어 공급업체에서 최적의 라이더 센서를 평가, 선택 및 사용하는 것은 시간이 많이 소요되며, 특히 자율 기계를 개발하는 스타트업과 대학에 있어 엔지니어링 자원의 귀중한 활용이 아니다.
아웃사이트에 따르면 ALB는 실시간으로 3D 데이터를 처리하는 복잡성이 추가되는 것을 방지한다. 다양한 제조업체의 라이다 센서와 함께 작동하는 독립 실행형 솔루션이기 때문에 고객이 각 개별 모델을 평가하고 각 애플리케이션에 가장 적합한 라이더 센서를 선택 해야하는 번거로움을 덜어준다.
[출처]
Editor Lucy
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